Publié le 25 juin 2024 par Omartificial-Intelligence-Space, Arabic-MiniLM-L12-v2-all-nli-triplet est un modèle d'embedding multilingue de 118 millions de paramètres actifs. Issu de paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 et affiné sur arabic-n_li-triplet, il produit des vecteurs denses de…

Publié le 17 juin 2024 par Omartificial-Intelligence-Space, Marbert-all-nli-triplet-Matryoshka est un modèle d’embedding dense de 163 millions de paramètres, tous actifs. Affiné à partir de MARBERTv2 sur des triplets en arabe, il produit par défaut des vecteurs de 768 dimensions.

Publié par Omartificial-Intelligence-Space sous licence ouverte Apache 2.0, Arabert-all-nli-triplet-Matryoshka est un modèle d’embedding de 135 millions de paramètres, spécialisé dans la représentation de textes arabes. Affiné à partir de BERT-base AraBERT v0.2, il accepte des séquences…

Publié le 16 juin 2024 par Omartificial-Intelligence-Space, Arabic-labse-Matryoshka est un modèle d’embedding multilingue de 471 millions de paramètres, affiné à partir de LaBSE sur des triplets en arabe. Il traite jusqu’à 256 jetons et produit des vecteurs denses de 768 dimensions.

Publié le 15 juin 2024 par Omartificial-Intelligence-Space, Arabic-mpnet-base-all-nli-triplet est un modèle d’embedding de 109 millions de paramètres fondé sur MPNet et affiné sur des triplets en arabe. Il produit un vecteur dense de 768 dimensions à partir de séquences atteignant 512…

Publié par Omartificial-Intelligence-Space sous licence ouverte Apache 2.0, Arabic-all-nli-triplet-Matryoshka est un modèle d’embedding multilingue de 278 millions de paramètres fondé sur XLM-RoBERTa. Il convertit des séquences allant jusqu’à 128 tokens en vecteurs denses de 768…